桶形畸变校正 自动调整参数和畸变参数 然后进行桶形畸变矫正单张图片代码

以下是Python代码，使用OpenCV库实现单张图片的桶形畸变校正：

import cv2
import numpy as np

def correct_distortion(img, k1, k2, p1, p2):
    '''
    桶形畸变校正
    img: 待校正图像
    k1, k2, p1, p2: 畸变参数
    '''
    h, w = img.shape[:2]
    # 畸变矫正参数
    distCoeff = np.array([k1, k2, p1, p2, 0])
    # 相机内参
    fx = fy = w / 2
    cx = w / 2
    cy = h / 2
    camMat = np.array([[fx, 0, cx],
                       [0, fy, cy],
                       [0, 0, 1]])
    # 计算矫正参数
    newcameramatrix, roi = cv2.getOptimalNewCameraMatrix(camMat, distCoeff, (w, h), 1, (w, h))
    # 矫正图像
    dst = cv2.undistort(img, camMat, distCoeff, None, newcameramatrix)
    return dst

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
# 设置畸变参数
k1, k2, p1, p2 = -0.5, 0.2, 0.001, 0.002
# 进行畸变校正
dst = correct_distortion(img, k1, k2, p1, p2)
# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Undistorted', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`img`为待校正的图像，`k1`、`k2`、`p1`、`p2`为畸变参数。函数`correct_distortion()`实现了桶形畸变校正，返回校正后的图像`dst`。函数内部首先根据图像大小和相机内参计算出矫正参数，然后使用`cv2.undistort()`函数进行矫正。最后，使用`cv2.imshow()`函数显示原图和矫正后的图像。